Support Vector Machine per l'Apprendimento Attivo

L'SVM per l'apprendimento attivo combina il forte confine decisionale delle macchine a vettori di supporto con una strategia di interrogazione intelligente che seleziona le istanze non etichettate più informative per l'annotazione umana. Introdotto da Tong e Koller nel 2001, raggiunge un'elevata accuratezza di classificazione utilizzando molti meno esempi etichettati rispetto all'apprendimento supervisionato passivo, rendendolo pratico ogni volta che l'etichettatura è costosa o lenta.